EL ESTUDIO DE SISTEMAS DE CIUDADES. UNA APROXIMACIÓN

Tiempo y Espacio 25/2010
ISSN: 0716-9671
(En línea) ISSN 0719-0867
EL ESTUDIO DE SISTEMAS DE CIUDADES. UNA APROXIMACIÓN DESDE MÉTODOS DE
ANÁLISIS DE REDES SOCIALES
The study of city systems. An approach from Social Network Analysis
1
Francisco Maturana M.
Universidad de La Frontera
[email protected]
Francisco Cornejo C2.
[email protected]
RESUMEN
Los métodos de análisis de redes sociales son potentes herramientas para la comprensión de elementos que están en
relación, estos métodos han traspasado las personas como nodos de análisis y junto a la teoría de grafos, se aplican a
otro tipo de actores como ciudades, países y organizaciones. Este artículo, trata a partir del caso del sistema de
ciudades de la región de La Araucanía, las aplicaciones y potencialidades de un enfoque de red a los centros urbanos
a través del software Pajek. En la primera parte, discutimos elementos relevantes sobre los métodos de análisis de
redes sociales, teoría de grafos y ciertos elementos de los sistemas de ciudades. En una segunda parte, se analizan
los métodos aplicados, así como sus potencialidades y debilidades.
En una tercera parte, se presenta una caracterización del sistema de ciudades de La Araucanía, se discuten los índices
de centralidad y de equivalencia estructural analizados. Finalmente, se discuten los aspectos metodológicos y
resultados obtenidos a través del caso en análisis, con el objetivo de comprender un sistema de ciudades y de tal forma
de poder contribuir la comprensión del grado de cohesión territorial de un territorio.
Palabras Claves: Sistemas de ciudades, Redes Urbanas, Análisis de Redes Sociales, Pajek, Temuco.
ABSTRACT
The methods of social network analysis are powerful tools used to understand different elements that are related. These
methods have overcome humans as sole analysis nodes and they are currently testing, together with graph theory,
applicability to other actors such as cities, countries and organizations. This article tackles potentialities and applications
of a network approach to urban centers using the Pajek software, base don the case study of city system’s in the region
of La Araucanía, Chile. In the first part, we discuss relevant aspects on the methods of social network analysis and
graph theory applied to the study of cities. In a second part, we analyze these methods strengths and weaknesses. On
a third part., we characterize the city system’s of La Araucanía, we discuss the index of centrality and structural
equivalence analysis. Finally, we discuss the methodological aspects and results obtained through case analysis, with
the aim of understanding a city system and therefore, to contribute to the comprehension of territorial cohesion of an
area.
Key Words: City System, Urban Networks, Social network analysis, Pajek, Temuco.
INTRODUCCIÓN
Las redes sociales son métodos y herramientas que permiten abordar desde un enfoque de
red, las relaciones entre entidades sociales y sus efectos en las estructuras de éstas
(Wasserman y Faust 1994), es decir, comprender a un conjunto de actores vinculados entre si.
Es una técnica de larga data que nace en 1950 (Brandes y Erlebach, 2005) desde el seno de la
Sociología y que toma herramientas de otras disciplinas como la informática, estadística,
probabilidades y teoría de grafos siendo esta última fundamental (Degenne y Forsé 1994).
Los grafos constituyen una manera muy útil de representar información sobre redes sociales.
Es posible definirlos como un conjunto de puntos unidos por segmentos. Habrá grafos
orientados si es que la relación tiene una dirección y grafos valorados si el flujo que une dos
puntos o nodos tiene un valor. Cuando existen muchos actores y/o muchas clases de
relaciones, éstos pueden hacerse visualmente complicados y dificulta identificar su estructura,
en este caso, es posible representar la información en forma de matrices.
1
Geógrafo PUC, Master en Ciudades Universidad de Toulouse Le Mirail, Estudiante de doctorado, Universidad
Paris-Sorbonne.
2
Geógrafo PUC y analista SIG en AMEC International Ingeniería y Construcción Limitada. Santiago, Chile.
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La importancia que reside del análisis de redes y los grafos y que los diferencian a otros
enfoques, es que la relación y la interacción se realiza entre actores y no sobre un nodo de
manera individual, en efecto, se trata de conocer una realidad individual gracias al
conocimiento de las relaciones estructurales en términos de vínculos entre unidades
(Wasserman y Faust, 1994).
Según Wasserman y Faust (1994 p. 4) tres son las características principales del análisis de
redes sociales:
a) Los actores y sus relaciones son consideradas como interdependientes
b) Los vínculos relacionales entre los actores son canales para la transferencia de flujos y de
recursos.
c) Los modelos de red, enfocados en los actores, analizan el conjunto de la estructura de la
red, como un elemento que ofrece posibilidades o limita la acción individual del actor.
Por actores podemos entender un grupo de personas, empresas, organizaciones, países,
ciudades, etc. Los actores se comunican a partir de flujos, el cual es cualquier hecho que
genere relaciones nodo a nodo, ya sea de amistad, contacto por teléfono, en grupos de
creencias religiosas, migraciones, intercambio comercial, etc. Gracias a los flujos, podemos
saber quien se relaciona con quien, quienes se parecen mas en sus tipos de relaciones,
quienes concentran el poder, quienes están aislados dentro de la red.
¿Cómo relacionamos este tipo de análisis a la Geografía? Cuando analizamos el concepto de
red y objetos que son en relación, instantáneamente podemos orientarnos al concepto de
interacción.
Como lo señalan Pumain y Saint-Julien (2001), la noción de “interacción espacial” es
fundamental en la Geografía, ya que lo pasa en un lugar, no es indiferente a lo que se produce
en los otros (Pumain y Saint-Julien, 2001), en efecto, para los autores la interacción implica una
acción reciproca, acción y reacción, cuya observación puede ser a diferentes escalas.
La Geografía, estudia cómo los fenómenos de interacción se desarrollan en el espacio. Ella se
pregunta acerca de la posición relativa de los actores o de lugares que intervienen en la
interacción. Esta posición relativa es posible llamarla “distancia”, la cual separa a los nodos o
lugares (Pumain y Saint-Julien, 2001). Según estos mismos autores, la distancia representa
una separación, una dificultad de acceso, medida en esfuerzo, costo, tiempo en adquisición de
información. Aunque esto puede ser relativo con los avances en la comunicación, la “portée
des interactions spatiales” (la puerta de interacción espacial) ha disminuido bastante gracias al
aumento de la velocidad y capacidad de comunicación, en efecto, “Todo pasa como si el
espacio físico, topográfico se reduce, en el cual estaríamos presentes frente a una contracción
del espacio-tiempo” (Pumain y Saint-Julien, 2001, p. 5).3
Dentro de este contexto, observamos a las ciudades como nodos que son en interacción, es
decir, elementos que desarrollan vínculos en ocasiones recíprocos.
Comprender un conjunto de ciudades, es entender las relaciones que establecen centros
urbanos de manera inter relacionados, en efecto, como señala, Pred (1977) un sistema de
ciudades esta referido a un conjunto nacional o regional de ciudades interdependientes, de tal
forma que un cambio significativo en la estructura económica, profesional o población de una
ciudad, puede alterar éstas mismas estructuras de otros centros urbanos del sistema. Como
señalan Cattan et al. (1999) una ciudad es independiente si su flujo mas importante está
orientado hacia una ciudad mas pequeña. La ciudad será subordinada si ella envía su flujo
hacia una ciudad mas grande así, en base a estas dos características, la talla y importancia de
una ciudad estará medida en función del tráfico total de flujos de los que ella envía y recibe.
Las variaciones de análisis de intensidad de los vínculos entre nodos de ciudades permitirían
precisar donde se refuerzan las interdependencias (Cattan, et al., 1999).
3 Traducción personal del Francés al Español.
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La subordinación de las ciudades tiene un carácter transitivo, si una ciudad A es subordinada a
una ciudad B y si B es subordinada a una ciudad C, entonces A será subordinada a C (Cattan,
et al. 1999). En términos de estructura urbana una ciudad independiente es no subordinada a
otra ciudad, es decir, un nodo jerárquico como una ciudad “central”.
En este sentido, en un sistema de ciudades, las relaciones entre centros urbanos se
desarrollan como nodos que pueden ser jerárquicos, complementarios o que efectúen una
fuerte competencia entre ellos (Cattan, et al., 1999; Damette, 1994). De esta manera, en un
sistema de ciudades, podremos encontrar ciudades bien posicionadas, mientras que otras
estarán en un segundo o tercer nivel inferior de la jerarquía, incluso en algunas ocasiones
dependiendo la escala de análisis, ciertos centros urbanos podrían estar desconectados de una
red (Short, 2004).
El estudio de sistemas de ciudades ha sido abordado principalmente por modelos de la
economía espacial, teoría de grafos y en menor medida desde las aplicaciones de los métodos
de análisis de redes sociales, algunos trabajos que utilizan estos últimos, aplicados a la
Geografía, han sido propuestos por Hughes y Irwin (1992); Cattan et al. (1999); De Nooy, Mrvar
y Batagelj (2005); Hall, Pain y Green (2006); Green (2007, 2008); o Wall (2009); en los cuales
las investigaciones han abarcado desde la interacción de países hasta la interacción y relación
que presentan las ciudades. Debemos hacer hincapié que cuando hablamos de métodos de
análisis de redes sociales, nos referimos a los métodos, no a que la red sea una red social en
sí, ya que la red puede ser de países o ciudades como señalamos, lo destacable es que estos
métodos han traspasado a otros niveles de análisis, manteniendo la resistencia del nombre.
En Chile los estudios de interacción entre centros urbanos no son numerosos, en efecto, es
difícil encontrar investigaciones sistemáticas respecto a ellos, quizás por falta de datos o
simplemente por un bajo interés de la comunidad científica.
A nivel nacional, es posible destacar el estudio realizado por Aroca y Atienza (2008) sobre la
commutation entre la ciudad de Antofagasta y otros centros poblados. En otra escala de
análisis, observamos los estudios de movilidad al interior de la ciudad de Santiago como los
presentados por Lazo (2008) o Ortiz y Morales (2002). En el sur de Chile es posible encontrar
un estudio pionero de Varela (2001) donde se analiza la interacción entre las ciudades de
Temuco y Valdivia y sus efectos en centros aledaños de menor talla.
Es justamente sobre la ciudad de Temuco y la región de la Araucanía que nos hemos
planteado interrogantes acerca del comportamiento de los centros poblados que la
circunscriben. A nivel regional, Peña y Escalona (2009) analizan algunas relaciones de la
ciudad Temuco con sus centros urbanos próximos, pero no es posible encontrar un estudio por
medio de sus flujos y que señalen las relaciones entre Temuco y otras ciudades de la región de
La Araucanía.
En este sentido, nos hemos propuesto comprender el sistema de ciudades de la región de La
Araucanía, el cual tiene como eje articulador la ciudad de Temuco, centro urbano que se
elevaría como el nodo donde confluyen la mayoría de los vínculos entre ciudades establecidos
en la región, generando consecuencias espaciales entre éstos y de manera particular para
cada uno de ellos, ¿es posible pensar que en la región de La Araucanía se desarrolla una
organización espacial de centros urbanos dependientes a Temuco y paralelamente otras
ciudades quedan aisladas al sistema? ¿Las relaciones entre ciudades están dadas -en su
mayoría- por una proximidad espacial? o ¿podemos encontrar fuertes vínculos entre centros
urbanos pese a largas distancias geográficas?. Las respuestas a estas preguntas no están del
todo claras, pero las respuestas positivas a algunas de ellas, podrían generar consecuencias
espaciales que se traducirían en una débil cohesión del sistema regional de ciudades (de la
manera contraria al concepto de regiones policéntricas de Davoudi) y las consecuencias
sociales y territoriales que esto trae (DATAR, 2010).
Este artículo, pretende dilucidar y comprender la organización espacial del sistema de ciudades
de La Araucanía, el rol articulador de Temuco, las relaciones que ésta ciudad establece con
otras ciudades de la región y sus consecuencias espaciales.
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Desde un punto de vista metodológico, este articulo busca por una parte contribuir al análisis
de sistema de ciudades mediante métodos de análisis de redes sociales y teoría de grafos y
como segunda parte, analizar las potencialidades del software gratuito Pajek, que permite
explorar de manera rápida y efectiva ciertas características estructurales de redes, encontrando
respuestas particulares o globales a partir del conjunto de relaciones que forman el sistema (De
Nooy,Mrvar y Batagelj, 2005).
METODO
La metodología utilizada para este artículo fue desarrollada en tres partes. Una primera
referente al número de ciudades y dato de flujo utilizado, una segunda referente al software y
una tercera que destaca los métodos de análisis redes sociales o teoría de grafos utilizados.
Ciudades y flujo utilizado.
Para llevar a cabo el análisis, como primer etapa, se establecieron las ciudades a ser
analizadas, se utilizó la definición de ciudad establecida por el INE, la cual establece que la
ciudad es una “entidad urbana que posee más de 5.000 habitantes” (INE, 2005 p. 11). 18
ciudades se adecuan a este criterio y son posibles de verlas en la tabla N° 1. Se utilizó este
criterio ya que era la única posibilidad de tener información comparable (limites urbanos
establecidos por una misma institución y la posibilidad de tener acceso a ellos) y la fuente de
datos que utilizaremos corresponde a la población definida por la misma institución (INE) que
elabora la definición de ciudad.
Una vez determinadas las ciudades a ser analizadas, se debía obtener el dato de flujo para
llevar a cabo nuestro análisis. Se procedió con el software REDATAM a extraer la pregunta
propuesta en el censo 2002 referente a que comuna usted se desplaza por motivo de trabajo o
estudio, flujo validado para tipo de estudios de redes según Pumain y Saint-Julien (2001),
Green (2007) y Hornis y Van eck (2008). Debemos hacer notar que este dato de flujo de
movilidad, fue el único tipo de vínculos al cual se pudo tener acceso, ya que no fue posible
adquirir otros flujos validados como llamadas telefónicas, correos electrónicos o flujos
fidedignos de automóviles.
Para hacer representativo el estudio, gracias a las manzanas censales de cada ciudad
entregadas por INE, se seleccionaron las manzanas correspondientes al número de habitantes
de la ciudad señalado según el censo 2002. Este paso, tuvo como objetivo, poder extraer la
respuesta a que comuna se desplaza por motivos de trabajo o estudio para la totalidad de la
población que lo realizaba en cada ciudad. El problema que surgió era referente a cómo saber
si la persona llegaba o no a la ciudad presente en la comuna que indicaba la respuesta, en
efecto, tenemos claro que estamos tomando el 100% de la muestra en cuanto al origen de la
persona (la ciudad), pero lamentablemente solo sabremos a nivel comunal su llegada. Para tal
efecto, tomamos los siguientes supuestos:
Si el traslado es por motivos de estudio, por ejemplo la ciudad Temuco es el centro poblado de
la región que concentra prácticamente el 100% de la enseñanza universitaria y parte
importante de la enseñanza media (consejo de rectores, 2009 y Ministerio de educación 2009)
por tanto, es lógico pensar que la persona que se desplaza por motivos de estudios
universitarios lo realizara hacia este centro urbano.
En el caso que la persona indicará que se desplaza a una comuna por motivos de estudio
medios, es ilógico pensar que un estudiante irá desde la ciudad hacia una escuela rural, con
todas las dificultades en transporte, accesibilidad (especialmente en invierno) y cuando la
calidad en educación podría ser inferior.
Respecto a la movilidad laboral, creemos que es una variable que no podemos manejar y por
ende una debilidad en el dato, la movilidad laboral desde una ciudad hacia una zona rural
podría estar dada en una estacionalidad, pero suponemos que la mayoría de los
desplazamientos por este motivo será a un centro urbano, en nuestro caso, la ciudad presente
en la comuna, debemos hacer notar que para el total de centros urbanos en análisis hay solo
una ciudad (definida por INE 2005) por comuna.
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Como último punto, debemos reflexionar que con este dato, estamos tomando el 100% de la
población, sería muy difícil y costoso que por medio de una encuesta, podamos obtener datos
representativos para este tipo de análisis.
Es así, que a partir de estos supuestos, nosotros podemos obtener un dato de flujo entre un
centro urbano y una comuna, suponiendo que esta última será la ciudad presente en ella.
Pajek , ¿una contribución para el análisis de sistema de ciudades?
El programa computacional Pajek, es un software gratuito (no libre) para usos no comerciales
desarrollado para el análisis y visualización de redes sociales, creado en la universidad de
Ljubljana, Slovenia, por Vladimir Batagelj, Andrej Mrvar y la contribución de Matjaž Zaveršnik.
Pajek es un software simple, pero en ocasiones de difícil comprensión para personas ajenas a
la computación. Las aplicaciones para el estudio de ciudades por parte de este software no son
numerosas, lo más próximo que podemos encontrar es aplicado a relaciones entre países y
sus flujos comerciales en De nooy, Mrvar y Batagelj (2005), no obstante ello, como ya ha sido
mencionado, las aplicaciones al estudio de ciudades por las redes sociales a la Geografía si ha
sido desarrollada y seguramente el software UCINET ha sido uno de los mas utilizados como
por ejemplo en Wall (2009).
Para comenzar, lo primero que se debe realizar en Pajek, es estructurar el archivo a ser
utilizado. En este sentido es necesario tener claro los siguientes elementos:
-Número de nodos que serán utilizados (número de ciudades).
-Definir el flujo de la red, en nuestro caso se trata de una red dirigida, ya que es posible que
una ciudad A este enviando información hacia la ciudad B pero ésta última no envíe a la ciudad
A.
-Definir si será una red valorada o no, es decir, si el flujo entre una ciudad A y una ciudad B
tendrá un valor, en nuestro caso será valorada y el valor será el número de personas que se
desplazan.
Partiendo de estos elementos, el archivo Pajek presenta una estructura como es posible ver en
el siguiente texto:
*Vertices 18
1 "Angol"
2 "Carahue"
3 "Collipulli"
4 "Cunco"
5 "Curacautín"
6 "Freire"
7 "Gorbea"
8 "Lautaro"
9 "Loncoche"
10 "Nueva Imperial"
11 "Pitrufquén"
12 "Pucón"
13 "Purén"
14 "Renaico"
15 "Temuco"
16 "Traiguén"
17 "Victoria"
18 "Villarrica”
*Arcs
12 2
1 3 411
15 5
18 6
0.1882
0.0011
0.3205
0.5288
0.5838
0.2534
0.2327
0.3313
0.2615
0.0991
0.2473
0.5661
0.0232
0.2434
0.2595
0.2155
0.3687
0.4429
0.0716
0.6229
0.1629
0.7335
0.4390
0.7558
0.8476
0.5027
0.9900
0.6388
0.7758
0.9366
0.2190
0.0011
0.6273
0.3396
0.3246
0.9446
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Como podemos observar, la primera parte del archivo indica el número de ciudades a ser
analizadas y su identificador, seguido a esto, debemos rescatar la manera de ingresar los
arcos, por ejemplo, el primer valor de 1 2 2 (ver la estructura del archivo), indica que desde la
ciudad de Angol se desplazan dos personas por motivos de trabajo o estudio hacia Carahue.
Pero acá se vislumbra la primera duda ¿qué sucede si tenemos 50 ciudades o 200 flujos?
¿Tendremos que ingresar manualmente cada uno de ellos?, un software libre permite
transformar archivos *. xls (excel) hacia archivos Pajek, además si contamos los datos en una
matriz en formato *.xls (excel) podemos presentarla rápidamente en el software UCINET y de
ahí generar y exportar el archivo en formato Pajek.
Uno de las grandes potencialidades de Pajek es poder fijar las coordenadas de cada ciudad.
Como es apreciable en la estructura del archivo en el extremo derecho, vemos los valores de
coordenadas en el plano Pajek, equivalente en la proyección UTM.
El plano Pajek funciona de la siguiente manera. El plano va en una zona comprendida entre 0 y
1 de izquierda a derecha (eje X) y entre 0 y 1 de arriba hacia abajo (eje Y), esto quiere decir,
que de manera vertical, mientras mas al norte, estaremos mas cerca de cero y de manera
horizontal mientras mas cercano a 1 estaremos mas hacia el este (ver figura N° 1).
Figura N° 1 Vista de exportación de metal entre países en un plano “teórico” de Pajek.
Fuente: De nooy, Mrvar y Batagelj, 2005, p. 44.
Para calcular nuestras coordenadas en el plano, solo basta aplicar una simple formula. Al tener
nuestra lista de ciudades con sus coordenadas UTM X e Y respectivas, se calculó el máximo y
mínimo de cada columna. Para obtener la coordenada X a cada ciudad se le resto el mínimo
calculado para todas las ciudades dividido por el máximo obtenido de la resta entre el mínimo y
máximo calculado para cada columna de coordenadas UTM X y UTM Y, para obtener la
coordenada Y se procedió de la misma manera, salvo que el valor de 1 se le restaba a todo el
procedimiento anterior, de esta manera se pudieron obtener nuevas coordenadas
proporcionales en el plano señalado.
Como vemos en la tabla N° 1 podremos obtener una conversión y de manera siguiente una
visualización como en la figura N° 3.
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Tabla N° 1 Coordenadas UTM a Plano Pajek.
Ciudad
UTM x
UTM y
X Plano Pajek
Y Plano Pajek
Angol
173677
5810417
0,1882
0,0716
Carahue
138327
5706842
0,0000
0,6229
Collipulli
198535
5793259
0,3205
0,1629
Cunco
237667
5686075
0,5288
0,7335
Curacautín
248002
5741401
0,5838
0,4390
Freire
185936
5681877
0,2534
0,7558
Gorbea
182047
5664642
0,2327
0,8476
Lautaro
200559
5729422
0,3313
0,5027
Loncoche
187446
5636005
0,2615
1,0000
Nueva Imperial
156950
5703858
0,0991
0,6388
Pitrufquén
184787
5678120
0,2473
0,7758
Pucón
244671
5647920
0,5661
0,9366
Purén
142685
5782721
0,0232
0,2190
Renaico
184060
5823869
0,2434
0,0000
Temuco
187070
5706031
0,2595
0,6273
Traiguén
178814
5760063
0,2155
0,3396
Victoria
207593
5762887
0,3687
0,3246
Villarrica
221529
5646405
0,4429
0,9446
Fuente: Elaborado por los autores.
Una vez que tenemos nuestras coordenadas podremos editar el archivo Pajek y digitar
nuestras coordenadas. Si no ingresamos nada, el software las distribuirá de manera aleatoria.
Algunos métodos de análisis de redes sociales y teoría de grafos aplicados en el sistema de
ciudades.
En este punto, presentamos las características que buscamos analizar con Pajek, nuevamente
queremos hacer notar que cuando hablamos de métodos de análisis de redes sociales, nos
referimos a los métodos, no a una red social como Facebook o un grupo de personas. Son los
métodos que han sido tomados por diversas disciplinas para el análisis de otros fenómenos
más allá de un grupo de personas.
Aclarado este punto, una vez que tenemos el archivo Pajek, hemos procedido a cálculo de las
siguientes características de la red:
a) Centralidad: conocer cuáles son las ciudades “más centrales” es comprender el poder y
dominancia de los nodos en la red respecto a otros que quedan en la periferia (Degenne y
Forsé, 1994). La centralidad permite un mejor acceso a la información y poder propagarla. Los
cálculos de centralidad que hemos escogido son:
a.1 Centralidad del nodo: las ciudades centrales serán los centros urbanos más activos de la
red, es decir, los que tienen mayor cantidad de vínculos con otras ciudades tanto en entradas
como en salidas. Debemos tener cuidado que esta medida es puramente local y no mide
características estructurales de la red. Para tal efecto, calculamos la centralidad del nodo
normalizada para cada nodo lo cual nos permitirá compararlas (Degenne y Fersé, 1994). La
situación teórica máxima del grado de un nodo seria a la situación centro de una estrella.
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a.2 Centralidad de intermediación: es una centralidad obtenida a partir de la conexión indirecta
de un centro urbano respecto a otro, es decir si dos ciudades no adyacentes como Temuco y
Angol quieren comunicarse pero entre ellas está Lautaro, entonces esta última ciudad tendrá
un cierto control en la interacción de ellas (si tomamos el supuesto que existe una sola vía
principal para la conexión). Por ende, este medida de centralidad busca comprender el rol de
Lautaro en la interacción entre Temuco y Angol, en efecto, la localización de ciertas ciudades
son importantes por la proximidad o lejanía de ciertos nodos respecto a otros mas importantes.
b) Rol posición y equivalencia.
En el análisis de redes, los roles nos ayudan a encontrar nodos que a partir de sus vínculos
tengan una estructura similar. Para que dos nodos sean estructuralmente equivalentes ellos
deben tener exactamente las mismas relaciones con todos los otros nodos de la red y así la
equivalencia es llamada estructural (Wasserman y Faust, 1994). La equivalencia nos entrega la
posibilidad de construir categorías con una cierta estructura, en nuestro caso ver cuáles
ciudades tienen patrones de interacción similares y poder construir un « cluster » a partir de
sus relaciones. De nooy, Mrvar y Batagelj (2005) señalan que los nodos que son
estructuralmente equivalentes tienen líneas o columnas similares salvo por la diagonal en la
matriz de adyacencia.
Según De nooy, Mrvar y Batagelj (2005) para hacer el calculo de la equivalencia debemos
usar el índice de Dissimilarity, hay una gama diferentes de índices, pero en nuestro caso como
nuestra red es valorada es recomendable -según los autores- utilizar los índices de distancias
de geometría Euclidean o Manhattan.
c) Entradas, salidas y prestigio.
Un último aspecto que encontramos relevante calcular fue las entradas y salidas para cada
ciudad, de tal forma de ver cuáles son las ciudades que “reciben” más población y cuáles son
las que están “enviando” más. Estas características nos podrían orientar a ciertos fenómenos
de ciudades dormitorios o centros urbanos de descanso, los cuales envían diariamente una alta
población a otro centro urbano concentrador, en efecto, un centro urbano que esté recibiendo
muchos vínculos es considerado “prestigioso” (o dominante) dentro de la red, el cual se podría
inferir se trata de una ciudad concentradora de actividades económicas. Para el cálculo de
prestigio, podemos hacer una prueba estadística para analizar si el resultado de los valores de
prestigio son acordes a una jerarquía funcional o por talla de ciudades. Es decir, Pajek nos
permite correlacionar los valores obtenidos de prestigio con valores jerárquicos establecido por
el usuario. Pajek trabaja con la correlación de Person's y Spearman.
A pesar que estos métodos pueden ser cuestionables y esperablemente mejorables en
bastantes etapas, como veremos en las paginas siguientes, fueron aplicados obteniendo
resultados metodológicos bastante concluyentes, tanto los análisis propuestos en el punto 2.2
como en el punto 2.3 que contribuirían a caracterizar un sistema de ciudades. Aun más, si
pudiésemos contar con flujos en distintos periodos de tiempo, las posibilidades de obtener
resultados serían aun mas interesantes, cuanto a que podríamos analizar cuánto eficaz -por
ejemplo- ha sido una política territorial (desconcentradora por ejemplo) en un territorio, un
ejemplo interesante es desarrollado por Green (2007) para ciudades y una aplicación de Pajek
para el manejo de redes en el tiempo en Ruiz y Gil-Mendieta (2004).
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RESULTADOS
En la tabla N° 2 es posible observar los resultados obtenidos para los índices de centralidad.
Como era esperable, en ambos índices, es la ciudad de Temuco la más “central” y por ende
poderosa en la red.
Tabla N° 2 Ciudades y índices de centralidad.
Ciudad
Centralidad de
grado
Centralidad de
intermediación
Prestigio
Población 2002
Angol
0,823
0,0275
0,823
41.928
Carahue
0,794
0,0122
0,882
9.459
Collipulli
0,823
0,0208
0,764
14.240
Cunco
0,794
0,0177
0,823
7.316
Curacautín
0,764
0,0066
0,764
12.412
Freire
0,764
0,0070
0,764
5.388
Gorbea
0,676
0,0057
0,529
7.852
Lautaro
0,882
0,0154
0,823
18.808
Loncoche
0,705
0,0107
0,764
14.191
Nueva Imperial
0,794
0,0091
0,764
14.980
Pitrufquén
0,852
0,0130
0,823
13.420
Pucón
0,735
0,0117
0,823
13.837
Purén
0,411
0,0023
0,529
7.604
Renaico
0,411
0,0002
0,235
5.355
Temuco
1,000
0,0464
1,000
268.220
Traiguén
0,676
0,0107
0,764
14.140
Victoria
0,941
0,0383
0,941
23.977
Villarrica
0,852
0,0122
0,882
27.408
4
Fuente: Elaborado por los autores y INE, 2005.
Para la centralidad por grado, es interesante notar una posible correlación entre la talla de las
ciudades y los valores obtenidos de centralidad (ver tabla N° 2), como son los casos de Angol,
Collipulli, Lautaro, Villarrica y Victoria. Las ciudades que se ven menos influyentes en la red
desde un punto de vista de centralidad son Gorbea, Purén, Renaico y Traiguén. Todas, salvo
Gorbea, localizadas mas bien en la parte norte de la región.
Respecto a la centralidad de intermediación, los nodos con menor injerencia en la red son
Curacautín, Freire, Gorbea, Nueva Imperial y Renaico. Temuco y Victoria se alzan como los
centros urbanos “mas centrales” de la red.
En cuanto a las ciudades “más prestigiosas”, como vemos en la tabla, Temuco y Victoria
presentan los valores mas elevados de prestigio, esto quiere decir que reciben más población
4 La ciudad de Temuco ha sido conurbada con los centros urbanos de Padre las Casas, Labranza y Cajón.
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de otros centros urbanos en relación a todas las otras ciudades del sistema. Las ciudades
menos atrayentes son Gorbea, Purén y Renaico.
Para analizar y validar estos resultados, en Pajek se realizó una correlación entre el prestigio
obtenido y una jerarquización de ciudades según su tamaño de población al año 2002. Los
resultados para la correlación de Sperman fueron de 0,62 y para la correlación de Pearson
0,65, lo cual estaría indicando la existencia de una moderada pero respetable correlación y por
ende los resultados del valor de prestigio tenderían a ser similares según el tamaño de las
ciudades.
Si analizamos los datos de manera desagregada para observar las entradas versus las salidas
por ciudad, en el gráfico N° 1 podemos ver como Temuco es un centro que se destaca
proporcionalmente por ser un “recibidor” de población, también son interesantes en este
aspecto los casos de Pucón y en menor medida Cunco, Freire y Victoria. En este sentido,
parece necesario caracterizar las ciudades con otros tipos de datos que nos permitan
comprender las características de los centros que están generando esta atracción de
población. Por ejemplo en Pucón ¿es la actividad turística que origina esta atracción? La
respuesta podría ser positiva si analizamos ciertas estadísticas del Servicio Nacional de
5
Turismo (SERNATUR).
Las ciudades que más “envían” población son Gorbea, Lautaro, Nueva Imperial y Pitrufquén,
estas tres últimas muy próximas a Temuco y por ende sería posible inferir una cierta
funcionalidad dormitorio de estos centros urbanos.
Grafico N° 1 Movilidad cotidiana ciudades región de La Araucanía
7000
Envia
Recibe
6000
Cantidad de población
5000
4000
3000
2000
1000
0
Carahue Cunco
Freire
Lautaro N Imperial Pucón Renaico Traiguén Villarrica
Angol
Collipulli Curacautín Gorbea Loncoche Pitrufquén Purén Temuco Victoria
Fuente: Elaborado por los autores, según datos obtenidos de base censal INE 2002.
Una última característica que quisiéramos discutir, es referente al cálculo de la equivalencia
estructural. Este cálculo fue realizado para los índices D1, Euclidean y Manhattan, los
resultados arrojados nos permitieron discernir que es el índice de distancia de Manhattan el
que se ajustaba mejor a nuestra red, los resultados de las jerarquías son posibles de ver en la
figura N° 2.
5 Debemos hacer notar que en este artículo, pese a que pueda ser necesario, no es el objetivo contar con una
amplia gama de indicadores que nos permitan validar ciertos procesos que puedan extraerse del análisis de
redes, en esta investigación queremos solamente remitirnos a los flujos y al análisis de red en cuestión.
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Figura N° 2: Equivalencia estructural de ciudades región de La Araucanía.
Fuente: Elaborado por los autores
Como observamos en la figura N° 2, la ciudad de Temuco es estructuralmente particular en el
sistema, esto quiere decir que el patrón de flujos que establece tanto en las conexiones con
otros centros urbanos, como en las magnitudes de estos, no son proporcionales a otro (s)
centro (s) de la red.
Otro aspecto relevante es que el análisis estructural nos muestra cuatro cluster o
“agrupaciones” estructurales y dentro de ellos sub grupos.
En un primer grupo tenemos a las ciudades de Carahue, Cunco, Loncoche, Curacautín y
Traiguén, Purén, Renaico, Victoria, Angol y Collipulli. Estas ciudades están situadas en la parte
centro y norte de la región (ver la carta N° 1), las asociaciones de sub grupo de ciudades,
parecen estar referidas a la proximidad espacial de las ciudades, destacables son los casos de
Angol con Collipulli, Purén con Renaico estos últimos centros urbanos con una dinámica muy
baja de flujos.
También es posible observar como la estructura de flujos de los otros centros urbanos menores
son similares como los casos de Traiguén y Curacautín, en otro sentido Victoria se escapa de
las relaciones de las ciudades mencionadas (ver imagen N° 2) tanto por su ubicación en el eje
de la principal ruta que atraviesa la región como su cantidad de población (ver trazado de color
rojo en carta N° 1).
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Una segunda agrupación del sistema corresponde a las ciudades de Villarrica y Pucón, ambas
ciudades especialmente próximas localizadas en el sector sur este de la región (ver carta N° 1),
presentan estructuras similares por su cercanía y actividad funcional que desarrollan. Esta
“asociación estructural” se localiza “distante” de las estructuras generadas por los centros
urbanos del norte de la región, pero en cierta manera “cercanos” a ellos, de manera intermedia
o de transición con el resto de nodos del sistema.
Un tercer grupo de ciudades (Freire, Gorbea, Pitrufquén, Lautaro y Nueva Imperial) desarrollan
un conjunto de ciudades estructuralmente semejantes, localizadas en torno a la capital
regional. La equivalencia estructural de Lautaro y Nueva Imperial, ya mencionada en el gráfico
número N° 1 es la destacable dentro de este conjunto. Este grupo de ciudades parecen estar
desarrollado un patrón particular de relaciones en torno a la capital regional, en efecto, se
desarrollan alrededor de un radio de 40 km de Temuco, donde la función de dormitorio, parecer
se la predominante en estos centros urbanos.
Finalmente, como ya observamos, Temuco se desarrolla como un cuarto y solitario cluster, el
cual está en la cima de todas las ciudades y cuyo patrón de relación estructural es
incomparable con el resto de sistema, pese a la mayor cercanía con el cluster tres.
Seguido a este análisis, a partir de los elementos mencionados, hemos construido una imagen
resumen donde podemos analizar las magnitudes de las relaciones espaciales que establecen
las ciudades en la región de La Araucanía. Como observamos en la figura N° 3 y la carta N° 1
la parte norte de la región presenta ciudades con una magnitud de flujos mejor en comparación
al centro (pese a la fuerte relación entre Angol y Collipulli), específicamente las ciudades en
torno a Temuco. Las ciudades de Villarrica y Pucón serian un territorio “compensador” a la
atracción generada por la ciudad de Temuco, pero dicho rol no tiene la magnitud necesaria
para que podamos hablar de una cierto “equilibro” en una parte de la red, en efecto, los flujos
nos indican que el sistema de ciudades de La Araucanía parece tener características
monocéntricas.
En la misma figura, observamos que los patrones y magnitudes de interacción de las ciudades
estarían determinados según su ubicación geográfica, es decir, ciudades próximas
geográficamente desarrollarían patrones más fuertes de interacción lo cual es esperable. Sólo
el caso de los desplazamientos de Victoria hacia Temuco llama la atención.
Respecto a la magnitud de los Flujos, las elevadas, se encuentran desarrolladas por las salidas
de población de distintas ciudades hacia Temuco, ejemplos son los centros de Lautaro, Nueva
Imperial y Pitrufquén. Otros casos interesantes, son las ya mencionadas salidas de población
de Angol hacia Collipulli y de Villarrica hacia Pucón.
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Figura N° 3: Sistema de ciudades región de La Araucanía
Fuente: Elaborado por los autores, según datos obtenidos de base censal INE 2002.
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Carta N° 1: Sistema de ciudades región de La Araucanía
Fuente: Elaborado por los autores.
DISCUSION Y CONCLUSIONES
El sistema de ciudades de la región de La Araucanía, se desarrollaría de manera monocéntrica,
contrario a la propuesta de un desarrollo policéntrico del territorio (como por ejemplo a la
propuesta por Davoudi, 2007) cuyas consecuencias espaciales se traducirían en una baja
cohesión territorial y por la existencia de ciertos territorios “débiles” o “aislados” en desmedro
de otros, en este sentido, los centros urbanos del norte de la región de La Araucanía parecen
estar mas desconectados que los del centro y el sur (muy vinculados a la capital regional), esta
característica podría ser positiva si las dinámicas de centros como Angol, Collipulli y otros
tienen la capacidad de equilibrar la influencia de Temuco permitiendo un bienestar de la
población, a raíz de los análisis planteados esto no queda claro, por tanto sería aconsejable
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complementar el estudio analizando indicadores de pobreza, estadística de acceso a
educación u otros servicios básicos como hospitalarios.
El patrón de organización polarizada encontrado, produciría que los centros urbanos del
sistema estén determinados por su talla en cuanto a la relación que ellos puedan establecer
con otros nodos, es decir, con dificultades para establecer vínculos con otros centros urbanos
externos del sistema regional (¿inserción global?) y subordinados a la ciudad de Temuco,
lejano a un desarrollo de redes de ciudades con algún grado de cooperación o autonomía
como lo señala Camagni (2005) o ciertos aspectos de ciudades intermedias como Bellet y Llop
(2004).
La ciudad de Temuco, en cierta manera esperable, se alza como el eje articulador de la región,
constituye el nodo de mayor importancia y donde otros centros urbanos “gravitan” en torno a él
sin una mayor capacidad de “balancear” o “equilibrar” el territorio, salvo la dinámica de Villarrica
y Pucón que habría que complementar con otros indicadores. Estadísticas de migración entre
1997 y 2002 obtenidas del censo 2002 entre comunas de la región, indicarían que estos
territorios son los únicos capaces de contrarrestar (aunque no sabemos en que magnitud) la
injerencia de la capital regional.
Los centros urbanos de Nueva Imperial, Lautaro, Gorbea, Pitrufquén y Freire parecen estar
funcionalmente ligados (o incluso podríamos decir dependientes) a Temuco donde
posiblemente la población a buscado localizarse de manera próxima a la capital regional, pero
viviendo en centros donde el suelo es menos costoso o por iniciativas Estatales de viviendas
social, tal como lo sugieren estadísticas obtenidas por cambio de uso de suelo de estas
ciudades aledañas (Seremi de agricultura Región de La Araucanía, 2010).
Finalmente, en lo referente al sistema de ciudades de la región de La Araucanía, la red urbana
estaría configurada desde la interacción de tres elementos, “proximidad espacial”, ”flujo” y
“talla”, ciudades con una baja población tienden a relacionarse fuertemente con centros
urbanos próximos dentro del sistema, ciudades con mayor población tendrían la posibilidad de
establecer vínculos con otros centros externos del sistema (no analizado en nuestro caso) y
son nodos atrayentes de flujos de interacción con centros de menor talla. Otros centros tienes
la capacidad de generar relaciones de tipo dual, independiente de su talla pero dependientes
de su proximidad espacial y generando relaciones con fuertes magnitudes de flujos, generando
cierta dominancia o dependencia (ver carta N° 1 e imagen N° 3).
Debemos hacer notar que esta relación de proximidad o lejanía espacial entre ciudades podría
ser totalmente esperable, lo potente del análisis de redes es que nos dejaría en evidencia estos
fenómenos y sus posibilidades de adobarlos en función de la planificación territorial.
Metodológicamente hemos podido corroborar que los métodos del análisis de redes sociales
son una alternativa para comprender ciertas características que presentan un conjunto de
ciudades en un territorio y una herramienta interesante para tomar en cuenta en la elaboración
de ciertos instrumentos territoriales como planos comunales, intercomunales o estrategias
regionales de desarrollo, ya que nos permiten identificar y diagnosticar territorios que están
aislados, nodos que están desarrollando patrones similares o diferentes, además de conocer
ciertos indicios de jerarquías de centros poblados con centros dominantes o dominados de la
red.
Creemos que el programa computacional Pajek, es un software que permite el manejo espacial
de datos para ciudades y permite de manera rápida procesar información relevante para la
compresión de estas. Una debilidad está relacionada al ingreso de los datos y su tratamiento
que para usuarios no experimentados en la informática puede dificultar su utilización.
A pesar de lo poderoso que puede ser un análisis de redes con los métodos presentados (mas
otros que no fueron tratados en este artículo), parece necesario complementar este tipo de
análisis con estadísticas demográficas y económicas para poder comprender ciertos elementos
que puedan no estar contemplados en un análisis de red y que son necesarios para entender el
conjunto de ciudades presentes en un territorio.
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Otro aspecto a mencionar, es la dificultad de contar con datos sistemáticos de flujos para el
análisis de redes, lo cual se transforma en un obstáculo para establecer estos enfoques,
especialmente los referentes a un serie de tiempo lo cual posibilitaría establecer análisis
complejos.
Pese a estos elementos, creemos que el análisis de redes junto a una estadística completa y
detallada, pueden constituirse en una importante herramienta para el análisis del territorio
Chileno, el cual prácticamente no ha sido abordado a partir de los enfoques de red.
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